该文综述机器学习在物联网入侵检测中的应用，评估CIDDS-001、UNSW-NB15、NSL-KDD等数据集，采用Friedman和Nemenyi检验比较分类器差异。研究涵盖集成学习、CNN、联邦学习、ANN等方法，用于检测DoS、DDoS、后门及注入攻击，部分模型准确率超过99%，并探讨隐私保护与未来挑战。